首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

笛卡尔

在SQL中,当我们执行多表查询时,会产生一个称为笛卡尔(Cartesian product)的概念,它表示将所有可能的组合都进行连接。...一、笛卡尔的错误示例假设我们有两个表A和B,它们的数据如下:表A:idname1Alice2Bob表B:idage120230如果我们想要查询表A和表B中的所有数据,可以使用如下语句:SELECT *...FROM A, B;执行结果如下:idnameidage1Alice1201Alice2302Bob1202Bob230我们可以看到,这个查询返回了所有可能的组合,即产生了笛卡尔。...因此,在进行多表查询时,我们应该避免使用笛卡尔。二、正确的多表查询方法为了避免笛卡尔的错误,我们需要使用JOIN语句来连接多个表,并指定连接条件。...与笛卡尔不同的是,使用INNER JOIN连接表时,只返回符合连接条件的行,避免了冗余数据的产生。除了INNER JOIN之外,还有其他类型的JOIN操作可以使用。

48940

SparkSQL中产生笛卡尔的几种典型场景以及处理策略

那么都有哪些情况会产生笛卡尔,以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔从而避免呢?...(以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔的场景)】 Spark SQL几种产生笛卡尔的典型场景 ---- 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔的几种典型SQL: 1. join语句中不指定on...那么如何判断一个SQL是否产生了笛卡尔呢?...那么,如何判断SQL是否产生了笛卡尔就迎刃而解。 在利用Spark SQL执行SQL任务时,通过查看SQL的执行图来分析是否产生了笛卡尔。...如果产生笛卡尔,则将任务杀死,进行任务优化避免笛卡尔。【不推荐。用户需要到Spark UI上查看执行图,并且需要对Spark UI界面功能等要了解,需要一定的专业性。

2.2K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    用java实现笛卡尔_Java实现笛卡尔

    static Singleton getInstance() { /* * 一开始多线程进来,遇到锁,一个线程进去,是为空,new对象; 后续线程进入,不为空, 不操作;最后直接返回 * 对象不为 /** * 笛卡尔工具类...* * 格式:{ * { 1, 2, 3 }, * { a, b, c, d }, * { A, B, C }, * … * } * * * @return 笛卡尔组合结果 */ public...static List> cross(List> crossArgs) { // 计算出笛卡尔行数 int rows = crossArgs.size() > 0 ?...(); // 生成笛卡尔的每组数据 for (int index = 0; index < record.length; index++) { row.add(crossArgs.get(index.... * * @param sourceArgs 要产生笛卡尔的源数据 * @param record 每行笛卡尔的索引组合 * @param level 索引组合的当前计算层级 */ private

    1.2K20

    java笛卡尔算法_Java 笛卡尔算法的简单实现

    笛卡尔算法的Java实现: (1)循环内,每次只有一列向下移一个单元格,就是CounterIndex指向的那列。...aa2 bb3 cc1 aa2 bb3 cc2 aa2 bb3 cc3 aa2 bb3 cc4 ——————————————————————————————————————————- 最近碰到了一个笛卡尔的算法要求...) * 对a中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔个数)=12/(3*4)=1次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔个数=2*2个 * 对b中的每个元素循环次数...=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔个数)=12/(2*2)=3次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔个数=2个 * 对c中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔个数...)=12/(2*1)=6次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔个数=1个 * * 运行结果: * [[1, 2, 3], [5, 6], [7, 8]] 1,5,7, 1,5,8

    80220

    额,关于笛卡尔CartesianProduct

    笛卡尔会产生shuffle吗? 有关窄依赖解惑 最后送一道面试题 1、笛卡尔会产生shuffle吗?...结论是:不会 如果从网上搜的话,排在前几的答案,基本都是这样: 但是仔细分析笛卡尔源码,就会发现,它的运行原理是这样的: select tmp1.a,tmp2.b from testdata2 tmp1...assertnotnull(input[0, org.apache.spark.sql.test.SQLTestData$TestData2, true])).b AS b#12] +- Scan[obj#10] 笛卡尔的分片方法...: getDependencies方法: 整个过程在map端执行,没有shuffle 2、有关窄依赖 这个如果在百度上搜相关内容,大部分都这么定义: 如果这样理解的话,就会很矛盾,笛卡尔的依赖中...不一定,下面这些情况下join不会产生shuffle 笛卡尔 BroadcastHashJoin BroadcastNestedLoopJoin 使用相同的分区器进行一次分区然后再去join,这时join

    55020

    工作总结之因为笛卡尔问题写SQL搞了半天(附笛卡尔总结)

    解决过程 尝试过左连接,右连接及内连接等等,发现数据始终比实际数据多出很多,查阅资料判断是产生了笛卡尔,下文有详细的笛卡尔解释 根据指引选择where 进行多条件限制仍然不行????。...为了笛卡尔问题花了3个多小时[害] 总结教训下次先观察两张表的字段再改SQL!...比如简单两个表连接学生表(Student)和班级(Class)表,如图: 进行连接后如图: 笛卡尔 笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join)。...所有连接方式都会先生成临时笛卡尔表,笛卡尔是关系代数里的一个概念,表示两个表中的每一行数据任意组合,上图中两个表连接即为笛卡尔(交叉连接) 在实际应用中,笛卡尔本身大多没有什么实际用处,只有在两个表连接时加上限制条件...比如上面三个表,前两个表是我们已经在文章开始认识的,假设现在又添加了一个教师表,对这三个表进行笛卡尔如下: SELECT * FROM [fordemo].[dbo].

    1.5K10
    领券